YAPAY ZEKÂNIN BÜYÜK ÇIKMAZI: HALÜSİNASYON

Y

apay zekâ artık yalnızca teknoloji dünyasının değil, iş dünyasının da gündeminde. Müşteri deneyiminden içerik üretimine, veri analizinden karar destek sistemlerine kadar birçok alanda bu güçlü araçlardan yararlanıyoruz. Ancak bu etkileyici ilerlemenin dikkat edilmesi gereken bir yönü daha var: Yapay zekânın zaman zaman gerçekle örtüşmeyen, uydurma bilgiler üretmesi, yani teknik adıyla halüsinasyon görmesi.
Bu kavram, büyük dil modellerinin (örneğin ChatGPT gibi sistemlerin) eğitim sırasında öğrendiği metinlerden hareketle yeni içerik üretmesiyle ilgilidir. Model, geçmişte gördüğü milyarlarca kelime ve cümleden yola çıkarak istatistiksel olarak en olası kelime dizilerini oluşturur. Ancak bu üretim süreci gerçekliği doğrulama süzgecinden geçmediği için model zaman zaman tamamen uydurma ama ikna edici yanıtlar verebilir. İşte buna “halüsinasyon” diyoruz. Üstelik bu tür hatalar, modelin daha güçlü ve üretken hale gelmesiyle birlikte azalmıyor; aksine bazı durumlarda daha karmaşık hale gelebiliyor. Bu da özellikle bilgiye dayalı işlerde dikkatli olunması gerektiğini gösteriyor.

Yapay zekânın hatalı bilgi üretmesini engellemek kolay değil ama teknoloji dünyası bu sorunun farkında ve çeşitli çözümler geliştiriliyor. Örneğin, yapay zekâ sistemleri yalnızca kendi iç bilgilerine dayanmak yerine, güncel ve doğrulanmış kaynaklardan veri çekebilecek şekilde yapılandırılıyor. Bu tür sistemlerde, modelin verdiği cevaplar bir belge, veri tabanı ya da iç kaynakla destekleniyor. Böylece doğruluk seviyesi artırılabiliyor. Ayrıca bazı modeller, uzmanların yönlendirmeleriyle eğitiliyor. Bu eğitim sürecinde, modelin verdiği yanlış yanıtlar düzeltilerek sistemli şekilde daha iyi yanıtlar üretmesi sağlanıyor. Bunun yanında, bazı sistemlerde modelin yalnızca yanıt üretmesi değil, nasıl düşündüğünü adım adım göstermesi isteniyor. Böylece kullanıcılar, modelin verdiği cevabın dayandığı mantığı daha net görebiliyor.
Son dönemde geliştirilen bazı yaklaşımlar da farklı yapay zekâ modellerinin aynı soruya verdiği yanıtları karşılaştırarak ortak ve tutarlı bir sonuç üretmeye çalışıyor. Bu “çoklu model değerlendirmesi” yöntemi, sistemin kendi içinde çapraz kontrol yapmasını mümkün kılıyor. Ancak bu süreçte modellerin “tartışması” gibi bir durum söz konusu değil; daha çok birbirlerinin çıktılarının karşılaştırılması esas alınıyor.
Bütün bu yöntemlere rağmen, yapay zekâ sistemlerinden gelen her yanıtın doğru olduğunu varsaymamak gerek. Çünkü bu sistemler henüz doğruluğu garanti edebilecek düzeyde “bilinçli” ya da “eleştirel” değiller. Bu nedenle, insan gözetimi, içerik doğrulama ve uzman onayı, yapay zekâ ile çalışırken vazgeçilmez adımlar hâline geliyor.
Yapay zekânın üretkenliği büyük fırsatlar sunuyor; ama bu gücün sürdürülebilir ve güvenilir hâle gelmesi için sistemin sınırlarının da iyi anlaşılması gerekiyor. Halüsinasyonlar, yapay zekânın geçici bir arızası değil; onun tahmine dayalı çalışma biçiminin doğal sonucu. Dolayısıyla, gelecekte yapay zekâ ile etkili bir iş birliği kurmak, bu sistemleri yalnızca kullanmayı değil, anlamayı da gerektiriyor.